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DAY 22
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什麼演算法?一起來學機器學習!系列 第 22 篇

Day22-LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)

15th鐵人賽 機器學習 machine learning lightgbm 學習筆記
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利用弱分類器（決策樹）迭代訓練或得強分類器，其具有訓練效果好、不易過擬合等優點。

LightGBM V.S. XGBoost

圖源: https://reurl.cc/Ryyg9D
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20231007/20163280uMCLeX9FhU.png

  • XGBoost
    • XGBoost是基於gradient boosting進行優化，包括加入正規化來防止過擬合等
    • XGBoost樹以水平方向生長，是一層一層生長
    • 關於XGBoost在幾天前的文章中有寫過筆記
    • XGBoost的缺點:
      • 需大量記憶體
      • 花費時間較多
  • LightGBM
    • LightGBM樹以垂直方向生長(如圖)，使用帶有深度限制的按葉子生長(leaf-wise) 的方式
    • 透過GOSS技術，LightGBM能夠在保持較高預測效能的同時，減少記憶體消耗
      • GOSS的方法: 簡單來說就是保留有最大梯度的資料，並在其他具有小梯度的資料上採用隨機取樣

參考資料


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